A medida que el vicepresidente Richard Kingston de información de mercado CEVA, la sociedad humana está entrando en la cuarta revolución industrial, como (, producción mecanizada a gran escala y la electrificación, automatización y equipo) con los tres primeros de la revolución industrial, la cuarta revolución industrial Cambia la vida de las personas de nuevo.
La humanidad ha aterrizado en la Tierra. La ciencia ficción que alguna vez fue antigua se ha hecho realidad hoy. Hoy nos enfrentamos a escenas de conducción automática y conversación entre humanos y computadoras. Para el futuro, también podemos concebirlo.
La transformación de formas de conocimiento e información es el aspecto más importante de cómo la cuarta revolución industrial cambió el futuro; en el pasado, el conocimiento se escribía en papel, se almacenaba en universidades y bibliotecas, y se procesaba y utilizaba por personas. Hoy, el conocimiento se almacena en En centros de datos modernos, una variedad de maquinaria y equipo los analiza y los aplica, Kingston dijo: "Este es un cambio tremendo en el proceso de digitalización y el mundo está cambiando".
Desde servicios financieros, cuidado de la salud hasta comercio minorista, hogar y muchas de estas industrias y aplicaciones, la información y los datos basados en la computación en nube están en todas partes, y están surgiendo preguntas y quién debe manejar esa información, en la nube o con inteligencia artificial De hecho, estos dos enfoques coexistirán ". Kingston agregó:" Las terminales en el futuro procesarán de forma autónoma los datos y tomarán decisiones, y lo que es más importante, continuarán aprendiendo y retroalimentando los resultados a la base de conocimiento de la nube, La Red de Próxima Generación se lanzará para mercados finales específicos, y algunos de los datos que he visto indican que alrededor del 50% de los dispositivos AI tendrán capacidades integradas de aprendizaje automático para 2022, lo que puede ser una cantidad significativa si los datos son correctos.
En el distal equipado con la ayuda de la inteligencia artificial para resolver los siguientes problemas:
Latencia: esto es especialmente importante en escenarios orientados a la seguridad
Privacidad: los dispositivos no deben enviar datos privados a la nube
Seguridad: los datos de la nube son más vulnerables a la piratería
cobertura de la red: no hay conexión de red a la nube
problema de costo
Kingston continuó: 'Si depende de la conexión a la nube para llevar a cabo un gran número de tratamientos AI, lo que provocará una serie de problemas con la industria del automóvil, por ejemplo, el retardo de procesamiento es un gran problema, pero que no quieren los datos privados. Almacenado en la nube.
AI tiene una gran cantidad de escenarios de aplicación front-end, tales como:
Monitoreo inteligente
detección de rostros
Biometría de voz
Detección de sonido
Detección de movimiento
Conectividad (Conectividad)
Electrónica automotriz
sensor visual
Comunicación
Radar y radar láser
GPS
Funciones de conectividad: Bluetooth, WiFi, red celular
Fusión de datos y análisis de datos
Desde que se agregó la inteligencia artificial frontal a los teléfonos inteligentes, los procesadores de red neuronal y los aceleradores de hardware se han convertido en tecnologías convencionales y el procesamiento de IA de extremo lejano ha dado un gran paso en la industria. Apple y Huawei han introducido sus productos finales Procesador de red neuronal especial para reconocimiento facial, todo esto completado por el programa de terminal, las ventajas de seguridad, privacidad y directo.
Qualcomm y Nvidia también dio a conocer para los teléfonos inteligentes y otros dispositivos móviles procesador red neuronal. CEVA predijo unos años después de cada dispositivo con una cámara se construirá para el procesamiento visual de la inteligencia artificial y el procesador de red neuronal 2020 Un tercio de los teléfonos inteligentes apoyará la inteligencia artificial.
Además, se espera que el rendimiento del procesamiento de datos y la eficiencia energética se multipliquen por diez en el mismo período, lo cual es crucial porque los teléfonos inteligentes tienen una necesidad mucho más rápida de procesamiento de datos que la capacidad de la batería ". Kingston continúa:" Capacidad de la batería el desarrollo y la capacidad de proceso (datos) para actualizar la enorme brecha, y sólo va a empeorar. cuando es necesario agregar un procesador de red neuronal en estos dispositivos, ejecute la función de AI en tiempo real, lo que tienes que que nunca Si la tecnología de su batería continúa creciendo a un ritmo constante, su dispositivo no podrá quedarse quieto durante mucho tiempo, por lo que tendrá que lidiar tanto con la potencia de procesamiento como con la tecnología de la batería.
Programa CEVA
La interfaz de usuario AI abarca cuatro secciones principales: comunicaciones, procesamiento de sensores, fusión de datos y análisis de datos, así como aplicaciones / implementaciones. "CEVA ofrece soluciones para las tres primeras partes.
"A simple vista, nos enfocamos en tres desafíos que enfrenta el mercado de inteligencia artificial frontal: el consumo de energía, el precio y los elevados requisitos de rendimiento". CEVA logra esto mediante el uso de dispositivos de empoderamiento tecnológico de estaciones base de extremo a extremo. Incluyendo equipos de sonido, equipos conectados y equipos de redes inalámbricas.
En cualquier caso, el enfoque actual está en el sistema de visión, incluidos DSP de visión por computadora, redes neuronales, aceleradores para diferentes aplicaciones que van desde teléfonos celulares hasta automóviles y marcos de redes neuronales.
Se espera que el número de cámaras globales crezca en un 216% de 2016 a 2022. Habrá alrededor de 44 mil millones de dispositivos con cámara habilitada. Esta nueva tendencia vertical se debe a un número creciente de dispositivos diferentes. La cámara integrada ha comenzado (ver a continuación).
CEVA ha anunciado recientemente el desarrollo conjunto con LG 3D cámara inteligente, el multi-núcleo CEVA-XM4 DSP visual. Mediante el despliegue de auto-desarrollo, mientras que los algoritmos LG en el chip comercial existente, reduciendo efectivamente el costo. CEVA y también alcanzaron una empresa puesta en marcha de Brodmann 17 asociación, la compañía desarrolló el software de aprendizaje en profundidad sobre dispositivos embebidos, para cumplir con los requisitos de procesamiento de precisión caso, el uso del procesador de CEVA-XM, la velocidad de procesamiento de hasta 100 cuadros por segundo, la velocidad de este X2 Jetson de plataforma de NVIDIA Casi un 170% más rápido
Kingston concluye: "Veremos más formas de dispositivos de IA en el mercado, incluidos teléfonos inteligentes, drones, ADAS y equipos de vigilancia. CEVA está trabajando en la próxima generación de desarrollo de productos de visión y red neuronal, específicamente El potencial de la tecnología de red neuronal y cómo establecer el sistema de capacitación en red más efectivo en el centro de datos.
"Esperamos continuar invirtiendo en el ecosistema de inteligencia artificial basado en productos actuales y esperamos comprar algunas tecnologías adicionales para enriquecer nuestros productos, de modo que nuestros clientes puedan llegar al mercado más pronto que nunca. CEVA ya no es un DSP- La compañía de comunicaciones nucleares, y ahora ofrecemos una gama más amplia de diferentes áreas de tecnología, ¡esperemos y veamos juntos el desarrollo de los próximos años!